• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1899-1900
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• 2008

현재 센서 네트워크에서 센서의 위치를 추정(Localization) 하고자 하는 많은 방법들이 나와 있고, 계속해서 연구 주제로 다루어 지고 있다. 이 논문에서는 서포트 벡터 머신(SVM)의 기본적인 내용과 센서 네트워크 분야에서 위치 추정 분야에서 다루어지고 내용들을 서술하고 마지막으로 서포트 벡터 머신을 이용하여, 개선되고 향상된 algorithm을 제시하고자 하는 것이 아닌 SVM을 이용한 적용 사례들과 연구 동향들에 대해 살펴본 뒤 그것들의 적용방법들과 갖는 한계점들, 그리고 그것을 이용한 미래에 연구방향에 대해 고찰해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.55-56
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• 2018

화력발전소의 중요 구성품인 보일러 튜브의 예기치 못한 누설 사고로 인해 수억원에 해당하는 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 보일러 튜브의 누설 감지를 위해 유전 알고리즘을 이용하여 추출 가능한 특징들 중 누수 감지에 유용한 특징들을 선택하고, 선택된 특징으로 서포트 벡터 머신을 이용하여 보일러 튜브의 누설 감지하는 방법을 제안한다. 이는 뛰어난 성능을 보였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전소의 손실 예방에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.19-20
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• 2016

본 논문에서는 서포트 벡터 머신 (SVM)의 분류 성능에 영향을 주는 인수인 C와 ${\sigma}$ 값을 적응적으로 최적화할 수 있는 적응적 자가튜닝 SVM을 이용한 베어링의 상태 진단 방법을 제안한다. SVM의 각 인수의 변화에 따른 베어링 상태 진단의 성능 변화 패턴을 분석하여 적합한 인수를 적응적으로 찾을 수 있는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 실제 베어링 신호를 이용하여 기존방법인 격자탐색과의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.192-192
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• 2020

취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.3
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• pp.67-76
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• 2012

Traffic classification plays an important role in traffic management. To traditional methods, P2P and encryption traffic may become a problem. Support Vector Machine (SVM) is a useful classification tool which is able to overcome the traditional bottleneck. The main disadvantage of SVM algorithms is that it's time-consuming to train large data set because of the quadratic programming (QP) problem. However, the useful support vectors are only a small part of the whole data. If we can discard the useless vectors before training, we are able to save time and keep accuracy. In this article, we discussed the feasibility to remove the useless vectors through a sequential method to accelerate training speed when dealing with large scale data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.321-328
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• 2019

A military shelter for communication and information is necessary to optimize the integrated combat ability of weapon systems in the network centric warfare. Therefore, the military shelter is required for EMI shielding performance. This study examines the stable measurement points for EMI shielding effectiveness of a military shelter for communication and information. The measurement points were found by analyzing the EMI shielding effectiveness measurement data with data mining technique and process capability analysis. First, a support vector machine was used to separate the measurement point that has stable EMI shielding effectiveness according to set condition. Second, this process was conducted with process capability analysis. Finally, the results of data mining technique were compared with those of process capability analysis. As a result, 24 measurement points with stable EMI shielding effectiveness were found.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.86-92
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• 2015

A level set tree provides a useful representation of a multidimensional density function. Visualizing the data structure as a tree offers many advantages for data analysis and clustering. In this paper, we present a level set tree estimation algorithm for use with a set of data points. The proposed algorithm creates a level set tree from a family of level sets estimated over a whole range of levels from zero to infinity. Instead of estimating density function then thresholding, we directly estimate the density level sets using one-class support vector machines (OC-SVMs). The level set estimation is facilitated by the OC-SVM solution path algorithm. We demonstrate the proposed level set tree algorithm on benchmark data sets.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.729-736
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• 2009

The accurate estimation of software development cost is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software cost using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying genetic algorithm. The proposed GA-SVR model outperform some recent results reported in the literature.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.1
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• pp.11-20
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• 2015

Typically welded bellows are checked with human eye and microscope, and then go through leakage test of gas. The proposed system alternates these heuristic techniques using support vector machines. Image procedures in the proposed method can cover the irregularity problem induced from human being. To get easy observation through microscope, 3D display system is also exploited. Experimental results from this automatic measurement show the welding detection is done within one tenth of permitted error range.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.273-274
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• 2016

본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.